稳健倾向得分加权法

稳健倾向得分加权法（Robust Propensity Score Weighting）在标准反向概率加权法（inverse probability weighting）的基础上进行了扩展，通过纳入防止倾向得分模型误设和极端权重失准的保障措施。它结合了权重截尾、重叠加权或增广结果模型等技术，以确保即使倾向得分模型不完美，因果效应估计值仍能保持可靠。